期刊介绍
期刊导读
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- 10/03河南省通信管理局
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- 10/03工业和信息化部科技司关于开展《信息通信行业
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我国智能网联汽车关键技术与突破(2)
4.V2X通信技术
V2X通信技术主要分为以IEEE 802.11p为代表的DSRC通信技术和以蜂窝为基础的LTE-V通信技术两大类。作为最新的LTE技术,5G技术具备高速、高带宽、高容量、低延时等特点,满足未来智能网联汽车的通信需求,是未来V2X通信的重要实现手段,我国在5G领域的技术优势也决定了LTE技术方案更加符合中国发展需要。
5.云平台与大数据技术
智能网联汽车云平台通过信息交互极大地扩展了车辆的感知能力,通过云平台可实现城市级别的车辆优化控制,云计算中心和边缘云的配合,可进一步提升云控平台效率和对车辆的控制能力,对提高出行安全和效率有重要意义。
6.信息安全技术
智能网联汽车面临的安全威胁大致可分为“云端威胁、传输威胁、终端威胁和外部威胁”四层。目前,国内正在开展全生命周期信息安全防护设计,构建以预测为核心的智能汽车信息安全保障PPDR体系,打造智能网联汽车的信息安全架构和“端-管-云”协同的信息安全技术体系。
7.高精度地图与高精度定位技术
高精度地图和高精度定位是智能网联汽车必须的基础技术,可大幅降低车辆信息处理压力。高精度地图的采集涉及到重要的地理信息、安全信息的采集,存储和处理过程必须保证安全可控。我国的北斗导航系统也为智能网联汽车的定位提供安全保障,摆脱对GPS等国外导航系统的依赖。惯性导航和SLAM定位技术则是对卫星导航的重要补充,有助于进一步提升定位精度和稳定性。
除上述技术外,九大关键技术中的标准法规和测试评价也是智能网联汽车的重要支撑技术,对加速技术迭代、加快产业化步伐和加强运营监管具有重要意义。
三、智能网联汽车技术发展特点
4.1 智能网联汽车技术发展特点
各相关产业对智能网联汽车的关注和研发投入,大大推动了智能网联汽车的技术进步,智能网联汽车的技术发展也展现出如下特点:
1.人工智能技术在智能网联汽车加速应用
以“深度学习”为代表的人工智能技术大大推动了智能网联汽车感知技术的提升,Google、百度等互联网公司的持续高投入也进一步推升人工智能技术在汽车上的应用。人工智能可以帮助汽车更好的理解环境,为车辆的自主驾驶提供基础,同时,智能网联汽车也已成为人工智能应用落地的最佳场景。
2.自主式与网联式智能加速融合
通过V2X辅助信息感知可以在时间、空间两个维度有效扩展智能网联汽车的环境感知能力,是对车载感知系统的强有力补充。随着相关信息通信技术的成熟和基础设施的不断完善,网联式车辆智能和车路协同技术正在受到越来越多的重视,并与自主式智能加速融合。
3.道路测试评价技术成为热点
开放道路测试是智能网联汽车上路行驶的前提。2017年末,北京市率先提出国内首个无人驾驶道路测试地方性法规,结束了我国企业只能到国外开展道路测试的不利局面。目前,国内已有北京、上海、重庆、天津等十余个城市展开道路测试工作,相关的无人驾驶汽车测试和评价机制也成为研究热点。
4.2 主要技术突破
1. 传感器技术加速发展
激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的性能直接决定了车辆对环境的感知能力。激光雷达由于分辨率高、具备三维成像能力,成为重要的无人驾驶汽车传感器。目前,机械旋转式激光雷达的高成本限制了其应用,国内外厂商积极研发低成本、高稳定性、小型化的MEMS固态激光雷达。毫米波雷达方面,国内企业已经完成77GHz毫米波雷达的原型开发,钛赫兹毫米波雷达由于具备三维成像能力,也成为毫米波雷达的研究重点之一。
2. 异构计算芯片取得突破
Intel、Nvidia和高通占据了智能网联汽车计算芯片的主要市场,国内企业正在积极研发相关计算平台和芯片,为中国汽车配上“中国芯”。智能网联汽车所需的异构芯片架构,为企业规避专利壁垒提供了机遇。目前以寒武纪、地平线、深鉴科技等为代表的国内企业在AI芯片的研发上已经取得一定成绩,芯片在功耗和算力方面取得突破。
3.辅助驾驶和特定场景无人驾驶技术成熟
自动紧急制动系统(AEBS)、车道保持系统(LKS)、自动泊车(PA)、自适应巡航(ACC)等辅助驾驶系统已逐渐成熟,即将进入市场化推广阶段。目前在复杂路况场景,智能网联汽车还不具备完全无人驾驶能力,而机场、港口、矿区、工业园区和旅游景区等特定场景具备道路状况简单、行驶速度较低等特点,对车辆的信息感知、决策控制能力要求较低,将是无人驾驶率先落地的场景。清智科技、智行者等企业针对景区、物流场景的无人驾驶汽车目前已经具备商用化能力。
文章来源:《信息通信技术与政策》 网址: http://www.xxtxzz.cn/qikandaodu/2020/1003/856.html
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